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原標題：超越Transformer，全面升級！MIT等華人團隊發布通用時序TimeMixer++架構，8項任務全面領先
關鍵字：時序,模型,尺度,任務,序列
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】TimeMixer++是一個創新的時間序列分析模型，通過多尺度和多分辨率的方法在多個任務上超越了現有模型，展示了時間序列分析的新視角，在預測和分類等任務帶來了更高的準確性和靈活性。在數據驅動的時代，時間序列分析成為了許多領域中不可或缺的一部分，比如氣象預測、醫學癥狀分類、航天器的異常檢測、以及傳感器數據中缺失數據的填充等等，這些應用具體涉及到時間序列預測、分類、異常檢測、缺失值填充等任務。
如何使用一個模型，同時勝任所有任務？
近些年來，包括Transformer架構在內的一系列工作，雖然在細分任務上展現出色的性能，但由于缺乏靈活和通用的時序特征的提取能力，無法成為通用的模型架構。
為了解決這些問題，來自MIT、港科大、浙大以及格里菲斯大學的華人團隊聯合推出了一種全新的深度模型架構TimeMixer++，在長程時序預測、短程時序預測、時序分類、異常檢測等8項時序任務上的效能全面超越了Transformer等模型，實現了通用的時間序列建模和應用。論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2410.16032
TimeMixer++的通

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